// PRD 驱动的自动化测试编排技能。用于把每版 PRD 的测试计划、AI 自测与自修复、测试报告标准化落地；适用于按验收标准拆分 Unit/Integration/E2E、划分自动化与人工边界、生成版本化 TEST_PLAN/TEST_REPORT 的场景。
| name | prd-auto-test-loop |
| description | PRD 驱动的自动化测试编排技能。用于把每版 PRD 的测试计划、AI 自测与自修复、测试报告标准化落地；适用于按验收标准拆分 Unit/Integration/E2E、划分自动化与人工边界、生成版本化 TEST_PLAN/TEST_REPORT 的场景。 |
使用此技能将发布测试固定为：主回归基线 + PRD 增量测试。
跨版本维护一套共享主回归测试。
每个 PRD 版本仅增加新增或变更相关用例。
将产物输出到 自动化测试/<version>/。
Unit / Integration / E2E。references/自动化测试封装指南.md 的边界章节，标记 A/H/A+H。references/自动化测试封装指南.md 的初始化命令与模板。自动化测试/<version>/，并生成 TEST_PLAN.md、TEST_REPORT.md。tests/。Unit -> Integration -> E2E。PASS 或 FAIL。TEST_PLAN 与 TEST_REPORT。A：可完全自动化H：仅人工验证A+H：自动化 + 人工联合验证# TEST_PLAN（<version>）
## 1. 测试范围
- PRD：<path>
- 范围内：
- 非范围：
## 2. 完成门槛
1. 计划内用例：<x>/<x> 通过
2. P0 用例通过率：100%
3. 连续两轮稳定通过
4. 无阻断/严重缺陷遗留
## 3. 用例清单
### Unit
- UT-xx：
### Integration
- IT-xx：
### E2E
- E2E-xx：
## 4. 执行顺序
1. Unit
2. Integration
3. E2E
4. 自动修复循环（最多 3 轮）
## 5. 输出产物
- TEST_REPORT.md
- 命令执行结果摘要
# TEST_REPORT（<version>）
## 1. 结果摘要
- 日期：
- PRD：
- 结论：PASS | FAIL
## 2. 执行命令与结果
- <command>
- result:
## 3. 分层覆盖结果
- Unit：passed/total
- Integration：passed/total
- E2E：passed/total
## 4. 失败用例
- 用例 ID：
- 现象：
- 根因：
- 修复状态：
## 5. 剩余风险（人工补测）
- 风险点：
- 自动化无法完全覆盖原因：
## 6. 发布门禁
- 门禁检查状态：
- 最终决策：
在项目根目录执行：
version="V0.6"
base_dir="自动化测试/$version"
mkdir -p "$base_dir/tests/unit" "$base_dir/tests/integration" "$base_dir/tests/e2e"
cat > "$base_dir/TEST_PLAN.md" <<'TPL'
# TEST_PLAN（V0.6）
## 1. 测试范围
- PRD：
- 范围内：
- 非范围：
## 2. 完成门槛
1. 计划内用例全部通过
2. P0 用例通过率 100%
3. 连续两轮稳定通过
4. 无阻断/严重缺陷遗留
TPL
cat > "$base_dir/TEST_REPORT.md" <<'RPT'
# TEST_REPORT（V0.6）
## 1. 结果摘要
- 日期：
- 结论：
RPT
陪伴型 AI 人设生成与优化流程。当用户想给 Hermes Agent（或任意 AI 陪伴角色）做一个"有感情、聊久不掉、像真人"的人设时使用。通过"定调子 → 名字 → 外形 → 性格 → 背景 → 关系 → 说话节奏 → 生成 SOUL.md → 迭代"的结构化对话，从一句模糊想法（如"我想要个JK女友""年上男友""高冷御姐"）产出可直接贴进 Hermes SOUL.md 的第一人称人设文本。支持女友/男友/各种气质的陪伴角色，并让用户选择"一句一句发"还是"整段说"的输出风格。当用户说"做个人设/捏个AI女友男友/给Hermes弄个角色/优化人设/换个人设"时触发。
PRD + 可执行测试用例双文档一体化协作。与用户共同写并迭代。理解需求后自主读代码再写；故事驱动 + 分阶段单点确认；每个 PRD 产出 PRD-MD 与 测试用例-MD（给 AI 的事实源）+ 两份套模板的 review HTML（给人查阅，与 MD 严格 1:1）。触发：梳理/撰写/完善 PRD、需求文档、用户故事、验收标准、测试用例、测试基准、测试方案。
系统化学习材料生成器。给一个新领域/技术/概念，AI 自主调研、搭体系、产出 HTML 学习材料（含骨架/案例/工程化/争议+盲区）。当用户说"我要学 X / 帮我系统拆解 X / 我想吃透 X 这个领域 / 给我整理 X 的全貌 / 深度调研 X 给我系统讲讲 / 把 X 搞透"时触发。不适用于"X 行不行/为什么 Y"（用 long-research）、"X 有哪些好玩案例"（用 case-radar 给散点）、"把这堆素材整理成 HTML"（用 readable-output 处理已有素材）、文章写作（用 writing-assistant）、设计稿（用 design-exploration）。
把当前对话的上下文 / 一堆历史内容 / 散落的信息**整理成可读性高的 HTML 总结**。强制 4 问挖掘（给谁看 / 读完拿什么 / 详略 / 风格）+ 6 阶段框架（定终点 → 抓核心点 → 选主结构 → 写 → 自检），让 AI "想清楚再输出"，避免散文式罗列。当用户说"做个复盘"、"汇总一下"、"总结这堆"、"整理成 HTML"、"把上下文整理一份"、"做个教程 / 学习指南 / 报告"、"把 X 讲清楚"等需要把上下文/历史输出成给人读的中长 HTML 时触发。
案例雷达。给一个新东西（新工具/新概念/新生态），扫一遍生态找好玩的真实案例，重点是抓"真物"（截图/源码/演示）而不是 GitHub 主页，输出可浏览的 HTML 案例集。当用户说"看看大家用 X 做了什么"、"扫一下 X 生态"、"市面上 X 有什么新玩法"、"给我看 X 的真物案例"、"/case-radar"时触发。不适合：① 已有明确目标的深度调研（用 long-research）② 写文章/出 PRD（用 writing-assistant / prd-doc-writer）③ 单纯求知不需要 HTML（直接问就好）。
复杂长程任务的自主执行流程。当用户有一个复杂或模糊的任务（"帮我搞清楚 X / 帮我评估 Y / 帮我把这堆东西整理出来 / 帮我对比 N 个方案 / 帮我跑一次调研"），希望 AI 自己拆解、自己执行、自己校验、只在关键时刻找用户的场景。通过"任务确认 → 任务队列 → 分批执行 → 周期校验队列 → 触发式汇报"实现 1-2 小时无人值守的自主执行。当用户说"帮我搞清楚 / 评估一下 / 整理一下 / 对比一下 / 跑一次调研 / 你自己跑别打扰我 / 长程任务 / 自主跑"时触发。**不适用于**：UI 设计（用 design-exploration）、待办优先级（用 priority-judge）、文章写作（用 writing-assistant）、需求池管理（用 backlog-manager）、终局发散（用 vision-exploration）、起名（用 product-naming）、有明确 spec 的实现编码任务（直接编码）。